MATLAB实现的Savitzky-Golay信号降噪滤波器系统

资 源 简 介

本MATLAB项目提供完整的Savitzky-Golay滤波器实现，通过多项式最小二乘拟合对信号进行平滑处理，可自定义参数以平衡噪声消除与特征保留，适用于各类生物医学或工程信号预处理场景。

详 情 说 明

基于Savitzky-Golay滤波器的信号噪声消除系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的Savitzky-Golay滤波器系统，专用于信号处理和噪声消除。系统基于多项式最小二乘拟合算法，通过滑动窗口技术对信号进行平滑处理，在有效去除噪声的同时保留信号的原始特征形态。支持用户自定义滤波器参数，提供多种边界处理选项，并包含可视化对比和量化评估功能。

功能特性

• 智能噪声消除：采用Savitzky-Golay滤波算法，在平滑噪声的同时最大限度保留信号特征
• 参数灵活可调：支持自定义窗口长度（奇数）和多项式阶数，满足不同信号处理需求
• 多种边界处理：提供零填充、镜像填充和截断处理三种边界处理方式
• 直观可视化：生成原始信号与滤波后信号的对比图，直观展示处理效果
• 量化评估：计算信噪比改善程度、均方误差等性能指标，客观评估滤波效果
• 矩阵运算优化：采用高效的矩阵运算实现，提升数据处理速度

使用方法

1. 准备输入信号：将待处理的一维信号数据以向量形式准备
2. 设置滤波器参数：

- 窗口长度：选择适当的奇数（如5,7,9等） - 多项式阶数：设置正整数（通常小于窗口长度） - 边界处理方式：根据需求选择零填充、镜像填充或截断处理

1. 运行滤波处理：系统将自动完成信号滤波计算
2. 查看结果：

- 获取滤波后的平滑信号数据 - 查看滤波参数报告和性能指标 - 分析可视化对比图评估滤波效果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持矩阵运算的基本MATLAB环境
• 信号处理工具箱（用于高级信号处理功能）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括信号数据加载与验证、滤波器参数配置与校验、Savitzky-Golay滤波算法的执行、边界条件的专门处理、滤波效果的量化评估分析，以及最终结果的可视化展示功能。该文件整合了所有关键模块，为用户提供完整的信号噪声消除解决方案。